\chapter{Action}

\textit{你不仅仅是在展示你的结果，你在讲一个故事。}

\vspace{1em}

在OCAR结构中，行动构成了故事的主体，涵盖了从挑战到解决之间的所有内容。在论文中，这包括材料与方法、结果以及大部分的讨论部分。在提案中，行动部分则是对你计划进行的工作的描述。由于这些部分内容繁多，甚至可以单独写成一本书（事实上已经有很多这样的书）。特别是在如何展示数据（表格、图表等）方面，有大量的信息可供参考。由于这是一本关于写作的书，我主要关注如何将这些部分整合到整个故事中，以及如何利用故事结构来最有效地呈现它们。

在撰写行动部分时，关键是要记住SUCCES（简单、意外、具体、可信、情感、故事）中的最后一个S——故事。你不仅仅是在展示你的结果，你是在讲述一个故事。当然，你可以自由地撰写仅仅呈现实验和数据的论文；但期刊也同样有自由去拒绝它们。这并不是说读者对你的技术和结果不感兴趣——我们确实感兴趣。我们想知道你做了什么以及你发现了什么。这是科学的具体核心，我们必须能够评估它以判断你结论的有效性。但如果不将行动部分嵌入到更大的故事中，论文很容易变得漫无目的、不连贯且乏味。所有这些工作的意义是什么？这些结果意味着什么？它们是否回答了你的问题？它们是否支持你的假设和结论？

通过将行动部分融入故事中，你赋予了它结构和方向。你帮助读者理解结果，弄清楚它们的意义以及它们如何相互关联。让故事引导你描述方法、选择要呈现的结果以及如何呈现它们。在撰写每个部分时，将其视为一个自身具有OCAR元素的小故事。思考为什么要告诉我们某个特定的信息——它如何为更大的故事做出贡献——并在呈现时突出你为什么做某事以及你做了什么。

论文的行动部分可以分为两个独立的部分：描述你做了什么（材料与方法）以及由此产生的结果（结果与讨论）。

\section{方法}
科学的一个原则是，其他研究人员应该能够重复一项研究，这意味着论文必须提供详细的实验步骤说明。然而，我们中的大多数人不太可能重复一项研究；更多时候，我们通过评估方法来判断数据和结论的可信度。我们需要的是你试图获取的信息的概述以及你用来获取这些信息的方法。大多数读者在初次阅读时并不需要细节，他们往往缺乏耐心——以至于许多期刊现在将“材料与方法”部分放在论文的末尾。为了满足所有潜在读者的需求，描述方法的最佳方式是采用“导言/展开”（LD）结构，先为所有人提供一个概述，然后再为需要细节的读者提供详细信息。

例如，考虑以下三种描述方法的方式。我在论文中多次看到这些方法，但哪一种是最好的呢？

\begin{quote}
例 8.1

\textit{\textbf{3-HPAA代谢后的酶失活}\\
与3-HPAA代谢相关的酶失活通过Turman等人（2008）的方法进行测量。}
\end{quote}

\begin{quote}
例 8.2

\textit{\textbf{3-HPAA代谢后的酶失活}\\
将PGHS-1或PGHS-2与25 $\mu$M 3-HPAA孵育。当氧气吸收完成后，加入花生四烯酸（25 $\mu$M），并按上述方法测定最大速率并归一化至DMSO对照。通过类似方法分析PGHS-2失活的浓度依赖性，使用不同浓度的3-HPAA（从10 nM到25 $\mu$M）。}
\end{quote}

\begin{quote}
例 8.3

\textit{\textbf{3-HPAA代谢后的酶失活}\\
为了表征与3-HPAA代谢相关的酶失活程度，将PGHS-1或PGHS-2与25 $\mu$M 3-HPAA孵育。当氧气吸收完成后，加入花生四烯酸（25 $\mu$M），并按上述方法测定最大速率并归一化至DMSO对照。通过类似方法分析PGHS-2失活的浓度依赖性，使用不同浓度的3-HPAA（从10 nM到25 $\mu$M）。}
\end{quote}

示例8.1非常糟糕——它没有说明测量是如何进行的。由于具体方法可能影响我们对结果的解读，如果不查阅原始论文，我们无法评估这项工作。这简直是在给读者增加负担！每篇论文都应该独立成文，而这篇显然不行。

示例8.2并不完美——它直接进入细节，而没有提供一个开篇来引导我们理解这些细节的内容。标题提供了一些结构，但我们不会将副标题作为句子的一部分来阅读。如果你有篇幅限制，这种方式勉强可以接受，否则可以尝试其他方法。

示例8.3是最好的，也是Turman等人使用的方式——它增加了一些额外的词语，在描述方法之前提供了一个简要的目标概述。细节依然存在，但概述足以让读者理解论文的内容。所有读者都能获得他们需要的信息。

另一种使方法易于理解的方式是利用已有的模式。许多方法和技术在其领域内是众所周知的，有些甚至有特定的名称。在可用时使用它们。例如：

\begin{quote}
\textit{我们通过Lowry法测量蛋白质。\\
我们通过Fierer和Schimel（2003）描述的氯仿浆液法测量微生物生物量。\\
我们通过热启动PCR扩增DNA。}
\end{quote}

这些描述首先说明作者做了什么（测量蛋白质、生物量等），然后通过命名一个众所周知的方法告诉我们如何做的。对于许多读者来说，这就足够了。利用Lowry蛋白质测定法或PCR（聚合酶链式反应）的模式使描述显得更简单、更具体。在此基础上，作者提供实验细节，但可能只需要强调与标准方法的不同之处：“我们通过改良的Lowry蛋白质测定法测量蛋白质，其中试剂A中使用的是柠檬酸钠，而不是酒石酸钠。”

通过这些方式，使用LD结构并利用已有的模式，你可以使你的方法对新手和专家都更易于理解，让他们能够根据自己的需求选择获取信息的层次。

\section{结果与讨论}
\subsection{分开还是合并：这是一个问题}
论文的前半部分包括引言和方法，你在其中解释并证明你所做的工作。后半部分则是你描述结果的地方：你的发现和解释。在组织这部分内容时，你有一定的灵活性，以便最好地展示你的贡献。许多论文将结果与讨论分开，但也有一些论文以各种方式将它们结合在一起。无论你选择如何组织这些内容，都应基于写作和科学的两大核心原则：
\begin{enumerate}
    \item 让读者的工作变得轻松（我们的第一原则）：以最能推动故事发展的方式呈现结果和解释。
    \item 读者必须能够区分你发现了什么和你认为什么。
\end{enumerate}

我将第二个原则进一步扩展，并认为论文中有三种类型的内容：

\begin{enumerate}
    \item 数据：你的实际结果。
    \item 推论：这些是对数据的清晰且可靠的解释，几乎任何该领域的从业者都会得出；这些解释有时非常明显，以至于我们将其视为数据本身。
    \item 解释：你对结果可能对你所识别的更大问题意味着什么的思考、假设和推测。
\end{enumerate}

在论文的某个地方，你应该涉及这些内容中的每一项。然而，如何优化这些内容的组合，是作者、审稿人和编辑之间的品味与信心的平衡。决定如何构建呈现方式同样是一种平衡。

不同领域在处理结果与解释/讨论时有所不同，这取决于论文的长度（短论文倾向于整合）以及所呈现数据的性质。在生物学和环境科学等领域，报告的核心信息是直接数据（例如化学浓度、DNA序列等），通常倾向于将结果与讨论分开。而在更理论化的领域，如物理学，原始数据通常通过理论和模型处理，转化为报告的信息；结果与解释之间的分离较少，因此论文倾向于更整合的呈现方式。

在观测/分析学科中，如地球物理学，使用合并的结果与讨论也很常见。在这些领域，学者们在野外收集信息，分析样品的化学或同位素组成，然后利用这些数据尝试重建一个地区的历史和动态。因为每种类型的信息都为讨论增添了额外的维度，因此在讨论下一组证据之前描述数据集及其意义更为合理。在建模论文中，将呈现内容分解为模块也通常比将所有结果与讨论完全分开更有意义。

即使在实验领域，有时整合方法也是最有效的。例如，当实验是连续的，每个实验都基于前一个实验的结果时，可能无法在讨论之前清晰地呈现所有数据。这类工作通常需要按实验组织的更按时间顺序的叙述，每个部分都包括结果和讨论。

另一种使用整合方法的情况是当数据与推论紧密结合时。例如，在一篇评估结核分枝杆菌跨膜蛋白的论文中，作者将合并的结果与讨论分为四个小节：

\begin{quote}
例 8.4

\textit{\textbf{合并结果和讨论中的部分}\\
结核分枝杆菌Rv0899的B和C域形成两个独立的结构模块\\
Rv0899 B域的三维结构\\
对Rv0899生物学功能的影响\\
对Rv0899在分枝杆菌膜中组织的意义}
    
\end{quote}


作者本可以将前两部分放入结果，后两部分放入讨论，但他们没有这样做，因为前两部分不仅仅是数据。它们包含与蛋白质特定生化功能相关的分析，这些分析需要讨论，但并未展开关于结核分枝杆菌致病性的更大故事。

以下段落展示了如何将数据与推论结合在一起：

\begin{quote}
    例 8.5

\textit{值得注意的是，Rv0899-B（图3B，红色）和Rv0899-C（图3B，蓝色）的光谱完美地互补了Rv0899-BC（图3A）的光谱，跨越了两个域，除了BC连接区域的一些残基峰。这表明B和C域构成了独立折叠的模块，正如序列同源性所提示的那样。三个光谱中测量的共振线宽非常相似，进一步表明所有三种多肽在溶液中都以单体形式存在。由于BC多肽的光谱中线宽没有明显增大，B和C域可能在动力学上显著解耦。}
\end{quote}

由于前两部分整合了数据和推论，将其称为结果会错误地标记内容。然而，将所有分析提取出来会破坏论文的整体流畅性。相反，作者使用了一种部分整合的结构，从更像结果的内容过渡到更像讨论的内容。在这种混合结构中，他们通过首先呈现数据并使用“表明”和“指示”等词语来区分结果与解释。这种做法非常巧妙。

想象一下，如果他们这样写：

\begin{quote}
    例 8.6

    \textit{B和C结构域构成独立折叠的模块，正如它们的光谱形成Rv0899 BC光谱的完美互补子集这一事实所表明的那样。}
\end{quote}

我会将这句话归类为纯粹的讨论。虽然它引用了数据，但这是为了支持一个论点，而数据出现在论点之后。当数据先出现时，感觉你是从数据中得出解释，从而遵循了拉莫特的“倾听你的角色”的格言。当结论先于数据出现时，感觉你是在强加情节。这一点甚至在一个句子中也适用，如示例8.5和8.6所示。

这里的重要点是，虽然区分结果与讨论总是必要的，但在物理上分开它们并不关键。每个科学领域都有其处理这一问题的标准，尽管大多数领域都依赖OCAR作为整体故事结构。作为作者，你需要决定哪种方法最适合你的领域，并最好地服务于你的故事。

\subsection{选择要呈现的数据}
在描述结果时，最重要的决定不是如何呈现数据，而是选择呈现哪些数据。我们通常会收集大量数据，但并非所有数据都是构建故事所必需的。哪些数据需要压缩？哪些数据需要删除？这些决定在智力和情感上都很困难。从论文中删除数据是痛苦的——这感觉像是在说你的工作被浪费了。但事实并非如此——收集这些数据帮助你理清了故事，并确定了可以删除的部分。

一个利用故事来决定如何精简数据的例子是我以前的学生撰写的一篇论文，该论文评估了阿拉斯加苔原土壤中不同形式的植物可利用氮的季节性模式。Mike Weintraub花了数月时间开发了一种高效液相色谱（HPLC）方法来分析土壤氨基酸，又花了更多时间生成原始数据，并进一步处理这些数据。有两个结果对决定呈现哪些数据至关重要：（1）所有氨基酸在一年中遵循相同的趋势；（2）由于难以识别和量化土壤中的每一种氨基酸，快速且简便的总游离氨基酸（TFAA）比色分析法比更复杂的HPLC方法更能作为氨基酸作为氮源的估计。那么，所有的HPLC工作都浪费了吗？完全没有——它是必不可少的。唯一的方法是投入时间并同时运行这两种方法。但这引发了一个问题：如何呈现氨基酸数据。自然的诱惑是呈现所有数据。但这是一个庞大的数据集，而简单的故事可以压缩为两个字：“它们共变。”读者不需要所有数据来理解这一点；事实上，这可能会分散注意力。

Weintraub咬紧牙关，压缩了氨基酸数据（图\ref{ch8fig:paper}）。顶部的图表至关重要，因为它显示了三种形式的植物可利用氮的浓度：铵（NH\textsubscript{4}\textsuperscript{+}）、硝酸盐（NO\textsubscript{3}\textsuperscript{-}）和TFAA。他考虑过不展示任何特定氨基酸的数据，只说“所有氨基酸随时间遵循相同的趋势（数据未显示）”。然而，他包含了下面的图表，以更具体地表明你不需要这些数据，可以专注于顶部图表中的TFAA数据。多年的工作被压缩为论文中一个图表的几个子图。Weintraub能够做出如此大幅度的删减决定，是因为他了解故事；这是关于生物可利用氮的季节性模式，而不仅仅是氨基酸。虽然痛苦，但这是有效的故事讲述和科学写作。

作家们常说必须“杀死你的宠儿”——那些你喜爱但对整体贡献不足的部分。这对科学家来说也是很好的建议。

随着我们在电子附录和档案中存储信息的能力不断增强，在这种情况下，你应该做的是将所有数据存档。其他人可能需要这些数据进行建模、元分析或其他类型的发表后使用。越来越多的资助机构要求数据存档并可供访问，期刊也开始效仿。因此，养成这种习惯是个好主意。太多宝贵的数据在退休教师的文件柜中枯萎了。

\begin{figure}[tbh]
    \centering
    \includegraphics[width=0.6\textwidth]{fig/ch8/paper.png}
    \caption{苔原土壤中总游离氨基酸（TFAA）、NH\textsubscript{4}\textsuperscript{+}和NO\textsubscript{3}\textsuperscript{−}的季节性动态（a），以及五种最常见氨基酸的季节性动态（b）。该图展示了分析的四种土壤之一的数据。}
    \label{ch8fig:paper}
\end{figure}

\subsection{呈现数据}
在决定呈现哪些结果后，你需要弄清楚如何呈现它们。你可以告诉我们“X为42”，但这会让读者困惑为什么要呈现这个数据点、它意味着什么以及它如何融入故事中。

为了让读者更容易理解你的结果，你需要提供比原始数据更多的信息。你需要将数据综合成一个模式，并将其融入更大的故事中以提供背景。你可以通过为每个数据集讲述一个简短的故事来实现这一点，并以清晰的开头引入和框定呈现内容。

大多数结果需要采用LD结构：首先框定主要观点或模式，然后展开细节。不要先呈现所有细节再进行总结，或者更糟糕的是，呈现细节而不进行任何总结或综合。没有框架，读者会难以理解细节。

例8.7展示了这种LD方法。它来自一篇评估调节土壤细菌多样性因素的论文。研究人员从北美各地收集土壤，提取DNA，并使用指纹技术估计细菌多样性。

\begin{quote}
例 8.7

\textit{土壤细菌多样性在不同生态系统类型中有所变化（图\ref{ch8fig:ph}）。在所有检查的土壤和地点变量中，土壤pH值是迄今为止预测土壤细菌多样性的最佳指标（R2<0.58，P<0.0001），在酸性土壤中观察到的多样性水平最低。由于pH值>8.5的土壤很少，尚不清楚细菌多样性与pH值的关系是否真正是单峰的（如图\ref{ch8fig:ph}所示），或者多样性是否在接近中性pH值的土壤中趋于平稳。同样，由于我们的指纹技术低估了总细菌多样性，我们无法预测细菌的绝对多样性如何随pH梯度变化。当我们比较具有相似植被和气候但土壤pH值差异很大的配对采样地点时，我们发现了细菌多样性与土壤pH值在局部尺度上强相关的证据。例如，在北卡罗来纳州杜克森林中采集的两份落叶林土壤显示，pH值较高的土壤（地点DF2，pH=6.8）的细菌丰富度估计比酸性更强的土壤（地点DF3，pH=5.1）高出60\%。同样，在秘鲁亚马逊地区相距不到1公里的两份热带森林土壤中，pH值较高的土壤（地点PE8，pH=5.5）的细菌丰富度估计比酸性更强的土壤（地点PE7，pH=4.1）高出26\%。}
\end{quote}

请注意作者如何描述这张图：他们以一个清晰的开头开始——细菌多样性变化，而这种变化是由pH值驱动的。在论文的其他部分，他们展示了与其他环境变量缺乏相关性，以强化pH值是主要控制因素的结论。在提出这一点后，他们提供了两个注意事项：他们无法确定多样性在高pH值下是否下降或趋于平稳，并且指纹技术不是总细菌多样性的绝对测量方法。之后，他们对数据进行了更详细的分析，并展示了更具体的比较如何强化了总体结论——即使土壤距离很近且植被相似，酸性更强的土壤多样性也较低。

这是一个非常清晰的LD结构——你可以在前两句话中了解整个故事，尽管该段落还继续了五句话。

\begin{figure}[tbh]
    \centering
    \includegraphics[width=1.0\textwidth]{fig/ch8/ph.png}
    \caption{土壤pH值与细菌和系统型丰富度之间的关系，系统型丰富度定义为独特系统型的数量。符号对应一般生态系统类别，标签表示个别土壤。}
    \label{ch8fig:ph}
\end{figure}

\subsection{统计与故事}
在许多科学领域中，统计数据是数据呈现的核心。统计数据使我们能够区分处理效果与随机变化。尽管统计数据对于确立结论的可信度至关重要，但请记住，故事并不在统计数据中——而是在数据本身中。当你通过统计的视角讲述故事时，通过关注统计分析而不是数据本身，你会削弱故事的清晰度和力量。

为了说明通过统计视角讲述故事的问题，假设你在写小说。你会写“约翰对简的喜爱显著大于零”吗？当然不会，这听起来很愚蠢。更重要的是，这并不是我们想知道的。我们想知道的是约翰是否喜欢偶尔和简一起喝杯咖啡，还是他疯狂、热烈地爱着她。无论哪种情况，都意味着他“显著”喜欢她，但故事在于程度。

同样，考虑一项研究，该研究考察了温度升高对甲烷排放到大气中的影响，这一过程在气候系统中很重要。仅仅说“变暖显著增加了甲烷排放（p<0.05）”是否足够？同样不够——故事在于程度。为了模拟气候系统，你需要知道变暖使排放增加了多少。是1.2倍还是12倍？p值通过描述数据的质量确立了可信度——差异不是随机变化——但它并没有说明数据的意义。

更好的描述方式是：“变暖使甲烷排放增加了3.4倍（p<0.05）。”通过关注数据并将统计数据作为支持信息，你可以讲述一个更贴近自然、更引人入胜的故事，同时不牺牲严谨性。

\begin{figure}[tbh]
    \centering
    \includegraphics{fig/ch8/data.png}
    \caption{数据呈现的差异与显著性。}
    \label{ch8fig:data}
\end{figure}

例如，考虑图\ref{ch8fig:data}。在面板A中，存在一个巨大的差异（处理组是对照组的2.3倍），这在统计上无疑是显著的。面板B显示了具有相同统计显著性（p=0.02）的数据，但处理组之间的差异较小。你可以通过说“处理显著增加了响应（p=0.02）”来描述这两张图。这虽然是正确的，但面板A和B的故事是不同的——在面板A中，效果很强，而在面板B中，效果较弱。我会这样描述面板A：“处理使响应增加了2.3倍（p=0.02）”；对于面板B，我可能会写：“处理仅使响应增加了30\%，但这一增加在统计上是显著的（p=0.02）。”

棘手的问题是如何描述面板C。处理组与对照组之间的差异与面板A相同（2.3倍），但数据变异性更大，因此统计显著性较弱，在这种情况下，p值超过了许多人用来区分是否存在“显著”差异的阈值。许多人会这样描述这个面板：“处理没有显著效果（p>0.05）。”然而，这种描述存在几个问题。

第一个问题是，许多读者会推断处理组与对照组之间没有差异。事实上，它们相差2.3倍。这绝不是“相同”的。此外，p值为0.07，意味着处理效果由实验处理引起的概率仍然超过90\%。因此，这样的陈述可能犯了第二类错误——拒绝了真实的效果。

第二个问题是，仅仅说没有显著效果混淆了结果与解释。当你进行统计检验时，F值和p值是结果。决定检验是否显著是解释。当你仅根据差异是否显著来描述数据时，你将数据的解释呈现为数据本身，这违反了科学的一个重要原则。任何特定的显著性阈值都是基于科学或统计学的任意选择，没有根本依据。

我可能会这样描述面板C：“处理组的响应是对照组的2.3倍（p=0.07）”，或者为了保守起见，写为“处理组的响应是对照组的2.3倍，但差异仅在p=0.07时显著。”这些描述都呈现了所有信息——差异和概率。

另一个数据与统计的例子在图\ref{ch8fig:line}中。这是一个强关系还是弱关系？如果你通过统计的视角评估这些数据，你会将其描述为强关系，因为p=0.001：“存在一个高度显著的正斜率。”然而，如果你看数据，你会认为这种关系较弱——x变量仅解释了y变量10\%的变化。从各自的角度来看，每种观点都是正确的。这是一个稳健但弱的关系。x变量对y有一定影响，但其他因素解释了大部分方差。

\begin{figure}[tbh]
    \centering
    \includegraphics{fig/ch8/line.png}
    \caption{描述一段关系的强度：拟合与显著性。}
    \label{ch8fig:line}
\end{figure}

对这张图的最佳描述，即最完整和准确的描述，应该是：“x与y之间的关系较弱（R2=0.10），但在统计上显著（p=0.001）。”

通过关注数据、具体化并展示完整的故事，你可以有效且诚实地呈现你的结果，并让读者对其进行评估，从而满足写作和科学的核心原则。

\section{讨论}
讨论部分是你呈现思考和解释的地方，是你回答在挑战中提出的问题的地方，也是你展示你对开篇提出的更大问题的贡献的地方。在组织这部分内容时，你有很大的灵活性，不同学科对此有不同的规范。因此，给出如何撰写讨论的公式化建议既显得自以为是，也具有风险。撰写一个好的讨论部分是科学中关键的创造性行为，这是任何书籍都无法教授的。

然而，当你坐下来撰写讨论部分时，首先要决定的是使用哪种内部故事结构。讨论部分需要朝着论文的解决方向发展，但作为一个独立的部分，它应该发展出自己的故事并具有连贯的结构。一些作者使用OCAR结构，通过提醒读者挑战和问题来开篇，然后逐步推进到解决。其他论文则使用LDR结构，通过框定结论——他们展示了什么——来开篇，然后利用讨论的其余部分支持这一论点，最终构建出整体的解决。

以下是几篇论文的摘录；在每个例子中，我呈现了讨论的开头和结尾句子。首先考虑一些OCAR的例子，作者在这里提出了问题但没有直接给出结论。第一个例子（例8.8）来自有机化学领域。


\begin{quote}
例8.8

\textit{众所周知，亲核试剂的性质、溶剂和离去基团等因素直接影响双分子亲核取代（SN2）反应的速率；然而，对于碳负离子，绝对速率常数的记录很少。……\\
光诱导的适当取代碳负离子的脱羧反应提供了一种形成取代环烷烃的途径，该途径在非羟基溶剂中产率高，并且使用溴化物和碘化物等良好的离去基团。}
\end{quote}

在这种情况下，讨论的开头读起来像是重申挑战，提醒读者问题的本质，但没有提出任何结论。类似的模式在例8.9中也有所体现，该研究探讨了脊髓灰质炎病毒如何进入靶细胞。脊髓灰质炎病毒没有与细胞膜融合的包膜，其机制尚不明确。

\begin{quote}
例8.9

\textit{病毒的细胞外形式面临着巨大的挑战。病毒粒子本身必须足够稳定，以在宿主之间和细胞之间传递时保护病毒基因组；然而，在到达靶细胞并遇到适当的触发条件时，病毒粒子必须启动程序化步骤，将病毒基因组释放到细胞的适当区域。对于无包膜病毒，膜融合这一概念上简单的机制并不适用。……\\
结合细胞表面后，病毒通过一种不依赖网格蛋白、小窝蛋白和flotillin，但依赖肌动蛋白和酪氨酸激酶的途径内化。内化后（且仅在内化后），病毒从位于质膜100-200纳米范围内的囊泡中快速释放其RNA，而不需要内吞酸化或微管依赖性运输。我们的结果解决了长期以来关于脊髓灰质炎病毒（PV）是直接突破质膜屏障还是依赖内吞作用将其基因组递送到细胞内的争论。这些结果也为这一重要病毒提出了有趣的问题，有待进一步研究，包括质膜附近这些内吞囊泡的什么特性触发了RNA释放；以及释放到细胞表面附近后，释放的RNA如何被运输到复制位点。}
\end{quote}

这个讨论部分通过重申问题并重新激发好奇心开始，然后通过解决部分锁定答案。

与这些OCAR讨论形成对比的是使用LDR结构的讨论。例8.10展示了一篇关于化学疗法的论文。该研究开发了一种新的、无毒的γ-谷氨酰转肽酶（GGT）抑制剂，GGT是癌症发展中的重要酶。

\begin{quote}
例8.10

\textit{我们已经确定了一类新的GGT抑制剂，它们不是谷氨酰胺类似物。对先导化合物OU749的动力学研究表明，相对于γ-谷氨酰底物，抑制机制是非竞争性的，表明抑制剂结合了酶-底物复合物。与竞争性抑制剂不同，竞争性抑制剂随着底物浓度的增加而失去效力，而非竞争性抑制剂在抑制的开放系统中随着底物浓度的升高而变得更有效。……\\
开发毒性较低的GGT抑制剂，如OU749，为增强癌症治疗提供了巨大的希望。}
\end{quote}

第一句话直接回应了论文的具体挑战，并指出了研究的重要结果：一类新的抑制剂。讨论部分详细阐述了这组化学物质的性质和优势。这最终构建了解决部分，将讨论闭环回到论文的开篇，即开发新的化疗药物。

最后一个例子来自理论物理学，提出了弦理论的新发展。

\begin{quote}
例8.11

\textit{在本文中，我们展示了如何在IIB型平面波背景中构建各种保留背景一半动态超对称性的D-膜。……\\
我们构建的瞬态膜与AdS5 × S5中的瞬态膜之间的联系更为模糊。理解这一点可能有助于理解D-瞬子与对偶杨-米尔斯场理论中瞬子效应之间的关系。理解D-瞬子对平面波动力学的影响也将是有趣的。最后，通过考虑低能IIB作用中R4及相关项的影响，应该能够分析D-瞬子的贡献。}
\end{quote}

这个讨论部分首先指出了论文的主要贡献：构建D-膜。然后进一步发展和阐述这一结果。论文通过提出从工作中衍生的有趣新问题来解决。老实说，我对这些内容一无所知，但故事结构和信息是清晰的。这是写作的证明。

OCAR和LDR都适用于讨论部分——它们各自提供了一个连贯的结构，使你能够发展出一个清晰且引人入胜的故事。在这两种结构中，LDR更为常见；一些书籍甚至说这是撰写讨论部分的“正确”方式。但这是一条规则，因此具有灵活性。对于任何故事，你都可以选择结构，讨论部分应该形成一个独立的故事。

\section{练习}
\subsection{分析已发表的论文}
通读你一直在分析的论文。他们提供的所有数据都是故事所必需的吗？作者在构建数据展示方式方面做得好吗？

\subsection{写一篇短文}
重新审视你的短文。你在展示结果时是否使用了有效的LD结构？
